、月度/年度收支统计等，需根据查询时间范围确定涉及的集群范围，并将多个集群的查询结果在组件的结果集归并模块中按分组条件进行汇总归并；轮询路由-追加/汇总归并：对应单笔/多笔查询、修改场景，由于输入参数能够定位数据的只有非交易时间类字段...，如交易流水号，所以宜采用由近到远的方式依次轮询各个集群，直到所有记录都完成遍历，并根据业务类型选择结果集的归并方式，如查询类采用追加、修改类采用汇总。...抽象类并实现 determineCurrentLookupKey 方法以提供多数据源的切换能力；业务代码主要变化包括 ORM 框架（如 Mybatis）的 SQL 语句部分按规则预留供路由组件改写的动态参数...对于跨集群的场景，由路由组件基于反射技术调用上送的 Mybatis mapper 中对应的业务 SQL，并将执行结果处理后返回调用方；路由组件配置管理：参数配置：基于应用框架（如 Spring Boot...”得到最终的 avg 结果；单笔/多笔查询或修改：单笔类操作由于只涉及一个集群，所以无需二次归并；多笔场景采用上述类似的方式做追加或汇总归并。
：数值、日期、字符、逻辑 字符型变量：别名、数值拆分 数值型变量：数值分段（创建级） 创建：新变量（创建计算字段）、数据组 隐藏数据列 1.3 重复测量数据的记录方式 宽型：每一个个体被记录为一个Case...代表所有度量变量的集合 度量：对应连续变量，在图表中呈现为原始信息或汇总信息 数值变量默认设为度量 强行将字符串变量拖动为度量 记录数：代表符合筛选条件的案例数量 度量值：代表相应度量的汇总数值，常与度量名称联合使用...屏幕快照 2018-04-29 22.12.42.png 指在同一张表格中对两个变量进行描述，或在表格中有一个维度的元素是由两个以上的变量构成。...屏幕快照 2018-04-29 22.18.34.png 显示两个分类变量的联系，两个变量被放置在同一个表格维度中，即该维度由两个变量的各种类别组合构成。...3.3 单个-数值变量 直方图 对数值进行分组频数汇总，呈现整个取值区间上的数据分布特征。 Tableau是通过对原始数据生成分段变量（数据图）来实现。 箱图 使用百分位数体系刻画整个取值区间。
有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本教程将有所帮助。...在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。你可以复制一组由公式呈现的单元格，并将其粘贴为值，你可以使用格式选项快速切换数字，日期和字符串。...我们为一个新的 dataframe 分配一个布尔索引的过滤器，这个方法基本上就是说「创建一个人均 GDP 超过 50000 的新 dataframe」。现在我们可以显示gdp50000。 ?...有了这个强大的直方图方法 (hist())，我们现在可以生成一个直方图，显示出大部分人均 GDP 在 5 万到 7 万美元之间！...分组和连接数据 在 Excel 和 SQL 中，诸如 JOIN 方法和数据透视表之类的强大工具可以快速汇总数据。
在 Python 中,不需要知道很多关于正则表达式的知识，但它们是一个强大的工具，可用于匹配和替换某些字符串或子字符串。如果你想了解更多，请参考以下内容。 ?...有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本篇将有所帮助。...在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。你可以复制一组由公式呈现的单元格，并将其粘贴为值，你可以使用格式选项快速切换数字，日期和字符串。...有了这个强大的直方图方法 (hist())，我们现在可以生成一个直方图，显示出大部分人均 GDP 在 5 万到 7 万美元之间！...10 分组和连接数据 在 Excel 和 SQL 中，诸如 JOIN 方法和数据透视表之类的强大工具可以快速汇总数据。
，并将请求的各个部分替换为特定于用户输入的值。...提示最初从简单字符串开始，现在已经发展到包含多条消息，其中每条消息中的每个字符串代表模型的不同角色。Embeddings 嵌入模型嵌入模型是文本、图像或视频的数字表示形式，用于捕获输入之间的关系。...向量数据库用于 RAG 技术的检索部分。作为将非结构化数据加载到向量数据库的一部分，最重要的转换之一是将原始文档拆分为更小的部分。...将原始文档拆分为较小部分的过程有两个重要步骤：将文档拆分为多个部分，同时保留内容的语义边界。例如，对于包含段落和表格的文档，应避免在段落或表格的中间拆分文档。对于代码，请避免在方法实现的中间拆分代码。...将文档的各个部分进一步拆分为大小占 AI 模型Tokens限制的一小部分。RAG 的下一阶段是处理用户输入。
我们可以把经常变化的元数据作为 Streaming Broadcast 变量，该变量扮演的角色类似于只读缓存，同时针对该变量可设置 TTL，缓存过期后 Executor 节点会重新向 Driver 请求最新的变量...市场部某次活动带来的流量大小，如：页面浏览数、独立访问用户数等。 从站内分享出去的链接在各分享平台（如：微信、微博）被浏览的情况。...只要埋点元信息中新增一个埋点，那么这个埋点对应的数据就会自动切分到该业务的 Kafka 中，最终业务 Kafka 中的数据是独属于当前业务的且已经被通用 ETL 和业务 ETL 处理过，这大大降低了各个业务使用数据的成本...汇总层之指标汇总 指标汇总层是由明细层或者明细汇总层通过聚合计算得到，这一层产出了绝大部分的实时数仓指标，这也是与实时数仓 1.0 最大的区别。...实时数仓2.0取得的进展 在明细汇总层通过流量切分满足了各个业务实时消费日志的需求。目前完成流量切分的业务达到 14+，由于各业务消费的是切分后的流量，Kafka 出流量下降了一个数量级。
我们可以把经常变化的元数据作为 Streaming Broadcast 变量，该变量扮演的角色类似于只读缓存，同时针对该变量可设置 TTL，缓存过期后 Executor 节点会重新向 Driver 请求最新的变量...市场部某次活动带来的流量大小，如：页面浏览数、独立访问用户数等。 从站内分享出去的链接在各分享平台（如：微信、微博）被浏览的情况。...只要埋点元信息中新增一个埋点，那么这个埋点对应的数据就会自动切分到该业务的 Kafka 中，最终业务 Kafka 中的数据是独属于当前业务的且已经被通用 ETL 和业务 ETL 处理过，这大大降低了各个业务使用数据的成本...应用层主要分三块：1.通过直接读取指标汇总数据做实时可视化，满足固化的实时报表需求，这部分由实时大盘服务承担；2.推荐算法等业务直接消费明细汇总数据做实时推荐；3.通过 Tranquility 程序实时摄入明细汇总数据到...实时数仓 2.0 取得的进展 在明细汇总层通过流量切分满足了各个业务实时消费日志的需求。目前完成流量切分的业务达到 14+，由于各业务消费的是切分后的流量，Kafka 出流量下降了一个数量级。
数据处理是根据数据分析目的，将收集到的数据，用适当的处理方法进行加工、整理，形成适合数据分析的要求样式，它是数据分析前必不可少的工作，并且在整个数据分析工作量中占据了大部分比例。...2.数值型数据 数值型数据是直接使用自然数或度量单位进行计量的数值数据。例如：收入、年龄、体重、身高这几个变量均为数值型数据。对于数值型数据，可以直接用算术运算方法进行汇总和分析。...数据抽取 数据抽取也称为数据拆分、是指保留、抽取原数据表中某些字段、记录的部分信息，形成一个新字段、新记录。主要方法有字段拆分和随机抽样。随机抽样方法主要有简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。...记录合并，也称为纵向合并，是将具有共同的数据字段、结构，不同的数据表记录信息，合并到一个新的数据表中。...重新编码可以把一个变量的数值按照指定要求赋予新的数值，也可以把连续变量重新编码成离散变量，如把年龄重新编码为年龄段。 数据标准化 数据标准化是将数据按比例缩放，使之落在一个特定区间。
，在SQL引擎的各个功能阶段提供功能注册点。...正是因为自主研发打造的SQL引擎，我们不仅能够在Oracle兼容性方面持续追求全面兼容的目标，更重要的是可以将我们的创新理论更好地融入到SQL架构中，将有界计算、向量化、多模等技术天然融合、持续演进。...PL/SQL语言的功能：这是Oracle绑定很多用户应用的锁链，为了降低用户应用迁移成本，YashanDB实现了大部分的PL/SQL语句，如声明、赋值、控制、跳转、循环、游标处理、SQL语句、动态SQL...近期在某基金的核心交易处理系统中，完美地解决NESTED TABLE变量参与BULK导入的业务移植功能。随着应用场景的不断丰富和复杂化，存储过程的功能也将不断完善和优化。...，如异构数据库间数据类型、字符集的映射，计划和表达式如何进行远端下推，复杂SQL的拆分，远端事务管理，复杂DML语句联动等。
市场部某次活动带来的流量大小，如：页面浏览数、独立访问用户数等。 从站内分享出去的链接在各分享平台（如：微信、微博）被浏览的情况。...业务明细汇总是由业务事实明细表和维度表 Join 得到，流量明细汇总是由流量日志按业务线拆分和流量维度 Join 得到。...一个完整的数据源创建后，数仓工程师才能开发实时应用程序，通过应用程序将多维指标实时写入已创建的数据源中。 需求方根据已创建的数据源直接配置实时报表。 应用层 应用层主要是使用汇总层数据以满足业务需求。...应用层主要分三块： 通过直接读取指标汇总数据做实时可视化，满足固化的实时报表需求，这部分由实时大盘服务承担； 推荐算法等业务直接消费明细汇总数据做实时推荐； 通过 Tranquility 程序实时摄入明细汇总数据到...实时数仓2.0取得的进展 在明细汇总层通过流量切分满足了各个业务实时消费日志的需求。目前完成流量切分的业务达到 14+，由于各业务消费的是切分后的流量，Kafka 出流量下降了一个数量级。
数据清洗案例 我们主要通过一个案例，来了解如何整洁数据，并将案例中的各个有用函数进行详细解读。...因此，我们需要将从new_sp_m014到newrel_f65的所有列汇总在一起。我们用通用名称"key"来表示他们。...将分离sexage到sex和age通过的第一个字符后拆分： who5 % separate(sexage,c('sex','age'),sep=1) who5 ?...函数主要参数: cols选取的列； names_to 字符串，指定要从数据的列名中存储的数据创建的列的名称。 values_to 字符串，指定要从存储在单元格值中的数据创建的列的名称。...例子如上面例子：将new_sp_m014到newrel_f65之间的列选取,汇总到key列名中,值存在cases列名中,并将含有缺失值的行进行删除。
在数据处理过程中，有一需求也是经常性遇到：对字符串的聚合操作，一般来说，聚合类函数只会在数值类型上进行计算，但有时为了人的阅读需求，将字符串进行聚合操作，得到一个用于备注性的信息查阅，还是有必要的。...在一个常见的场景中，不同用户分别购买过哪些的订单，将其所有订单号合并起来展示，这样的需求，就类似于将不同客户的购买数量汇总一样，只是后者是可真实地相加的汇总，前者是字符串的拼接，中间一般用分隔符隔开方便阅读...字符串聚合函数实现效果，和官方函数一致 比官方函数实现更多的一个选项是可以去重，在实际需求中，去重的效果还是蛮常见的需求。...虽然说Sqlserver在新的版本里不断地加入新的功能，但作为企业级环境，一般更换升级数据库版本，不像更换OFFICE软件那么容易，涉及到生产业务系统的切换大工程，同时也是产生沉重的成本负担的。...当然对于业务分析类需求，自行安装一个用于分析类需求的数据库，切换成本就很低，可以尽可能地升级到最新版本享受高版本强大功能的红利。
mysql 一般单表 500 万条，存储上限 256TB 垂直分库 一个数据库的数据库量大，拆分出订单库和用户库 垂直分库是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，每个库放在不同的服务器上，其核心思想是专库专用...比如 0-4000 万分到 group1，然后 group1 中再进行 Hash 分，这样当扩容的时候，直接新增一个 group2，存储 4000 万到 8000 万的数据。...因为大部分查询都需要带上用户 id，这样既不影响查询，又能够使数据较为均衡地分布到各个表中(当然，有的场景也可能会出现冷热数据分布不均衡的情况)。...表 = 中间变量 % 每个库的表数量 如何做分库分表 1：根据业务分成用户，商品，订单模块，每个对应不同的库 将不同的业务放到不同的库中，将原来所有压力由同一个库中分散到不同的库中，提升系统吞吐量 分表策略...*) order by 分页：需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。
可以通过点击采样并继续，对文件前几行的数据进行采样，以确保它是可解析的数据。 ? 配置汇总 ? 配置时间戳和分区 ? 配置要加载的列。 ? 确认并开始摄取！ ?...从这里，您可以创建数据立方体来建模数据，浏览这些立方体，并将视图组织到仪表板中。首先单击+创建新数据多维数据集。 ? 在出现的对话框中，确保wikipedia选中此源并选择自动填充尺寸和度量。...将来，还可以通过从“ 可视化”屏幕单击数据立方体的名称（在此示例中为“Wikipedia”）来加载此视图。 ? 在这里，您可以通过过滤并在任何维度上拆分数据集来探索数据集。...数据立方体视图根据您分割数据的方式建议不同的可视化。如果拆分字符串列，则数据最初将显示为表格。如果按时间拆分，数据立方体视图将推荐时间序列图，如果在数字列上拆分，则会得到条形图。 ?...5.5 运行SQL 访问SQL编辑器。
如果将日期和时间具体拆分细化又可包含DATE、TIME、YEAR，这部分我们这里暂且不过多讨论。...字符串存储日期 把日期和时间当做一个字符串进行存储，进而将日期和时间拆分成两个字段，一个字段记录日期（如yyyy-MM-dd）,另外一个字段存储时间（如：HH:mm:ss）的形式。...那么，读出的数据与新存储的数据便是不一致的，也可以说是错误的。 通常，针对此种情况，如果涉及到跨时区问题，可考虑单独用一个字段来存储时区。...关于使用绝对时间戳的好处有以下几项： 1、数据存储的时区问题不存在了，只是一个绝对的数值。 2、比较时也很简单，只用比较两个数值的大小或范围即可，范围可采用between(?, ?)形式的SQL。...3、显示问题也很容易处理，各个展示端，只需要根据所在时区对数值进行转换即可，即便是JavaScript也能正常处理。 有朋友可能会说，数据库的可读性太差。
数值型 如下所示，Python 支持整型，小数，浮点型数据。 ? 此外，也能支持长整型，以 L 为后缀表示，如999999999999L。 字符串 字符串就是字母的序列表示文本信息。...字符串的值用引号括起来，如下所示。 ? 字符串是不可改变的，一旦创建，就不能被修改。如下所示： ? 当字符串变量被赋予一个新值时，Python 将创建一个新的目标来存储这个变量值。...函数消除了代码中的重复，这使得代码调试和问题查找变得更容易。 函数使得代码更易于理解且易于管理。 函数允许将一个大型的应用程序拆分为一些小的模块。 定义一个新的函数 ? 调用一个函数 ?...如果代码中的某些部分提供相似的功能，那么可以将模块分组到一个包中，如下所示。 ?...值得注意的是，如果一个元组中的元素包含一个列表，那么可以对列表进行修改。同样，当为一个对象赋值并将该对象存储到列表中，随后如果对象发生变化的话，相应地，列表中的对象也会进行更新。
世界上最深入人心的数据分析工具，是Excel，在日本的程序员考试中，程序语言部分，是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。...对其中的一个缺失值处进行填写，ctrl＋enter使其他的空格也填入同样的值。 5. 一致化处理 进行单元格的复制和拆分处理，函数的运用。...几个重要的函数： AVERAGE FIND（要查找的字符串，字符串所在单元格）→返回一个数字，也就是位置。...LEFT/RIGHT（字符串所在的单元格，从左/右开始到要截取的字符数） MID（字符串所在的单元格，开始位置数，截取长度） LEN（单元格）→返回字符串的长度是个数字。...描述统计分析 选择数据选项卡，选择数据分析按钮，弹出框中选择描述统计，输入选项即可生成新的统计表。 透视表中的值汇总依据，选择平均值。 日期处理 对日期的处理可以让我们提高工作效率。
此外，需要用括号将 vend_country 括起来，这些东西都没有存储在数据库表中。 拼接（concatenate） 将值联结到一起（将一个值附加到另一个值）构成单个值。...但是，这个新计算列没有名字，它只是一个值。 如果仅在 SQL 查询工具中查看一下结果，这样没有什么不好。但是，一个未命名的列不能用于客户端应用中，因为客户端没有办法引用它。...屏幕快照 2018-05-27 14.44.38.png 8.2 使用函数 大多数 SQL 实现支持以下类型的函数： 用于处理文本字符串（如删除或填充值，转换值为大写或小写）的文本函数。...用于在数值数据上进行算术操作（如返回绝对值，进行代数运算）的数值函数。 用于处理日期和时间值并从这些值中提取特定成分（如返回两个日期之差，检查日期有效性）的日期和时间函数。...屏幕快照 2018-05-27 17.50.16.png SQL Server 使用 DATEPART() 函数，此函数返回日期的某一部分。
使用场景：适用于表示0到65535范围内的数值，如端口号、像素坐标等。...使用场景：适用于表示0到4294967295范围内的数值，如IP地址、计数器等。...; // 当前季节是秋季 } 在上述示例中，我们声明了一个名为currentSeason的枚举变量，并将其赋值为Season.Summer。然后，我们使用枚举变量来进行条件判断和输出。...我们将整数值3强制转换为Season枚举类型，并将转换后的枚举值赋值给enumValue变量。...多维数组的定义：使用类型名后跟多个方括号（[]）来声明一个多维数组变量，例如：int[,] matrix; 多维数组的初始化：使用new关键字来创建一个多维数组，并指定各个维度的长度，例如：matrix
中位数填充：适合存在极端值的数值特征。 众数填充：常用于分类特征。 1.2 数据标准化与归一化 在某些机器学习算法（如线性回归、KNN 等）中，数据的尺度差异会对模型表现产生影响。...（如性别、城市等），机器学习模型无法直接处理文本数据，必须将其转换为数值形式。...常用的编码方法有： Label Encoding：将分类值转换为数字。 One-Hot Encoding：为每个分类值创建一个新的列。...例如，可以通过现有的日期特征生成 年、月、日等新特征，或者通过数值特征生成交互项。...# 假设 'Skills' 列包含列表 df['Skills'] = [['Python', 'Pandas'], ['SQL'], ['Java', 'Spark']] # 使用 explode 拆分
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